修建地下铁道的客运量预测与经济效益评价

本文以西直门——颐和园修建地下铁道为例,阐述了通过调查研究,分析历史统计资料,运用多种预测方法与技巧,预测地下铁道客运量问题。对修建地铁的消耗与效益从宏观和微观两方面进行定性分析与定量计算。按资金的时间价值,系统地计算评价经济效益的各项技术经济指标。文中涉及的理论与方法,可供城市交通建设项目决策参考。     

沪深两市股票指数收益率分布特征的实证研究--用MATLAB软件实现对中国股票市场数据的检验

用Madab软件对中国股票市场数据进行了分布和非线性检验，为了解决这些问题，采用并进一步开发了一套算法工具。     

沪深股市收益率的协整与因果关系实证研究

利用协整理论与误差修正模型对上证指数与深证指数对数收益率序列进行了协整分析,并利用Granger因果关系检验理论,考察了两者之间的联动关系.     

我国教育投资的收益率分析及改进策略

教育投资收益率是有一定的规律的。在我国教育投资总体不足的情况下，首先要保证基础教育的顺利运转，然后确定中等教育与高等教育投入比例，最终达到教育投资在三级教育分配中的合理比例，获得整体教育收益率的提高。教育投资过于偏重于基础教育或高等教育都不利于教育的整体良性发展。     

浅谈研究生教育收益及对研究生教育收费产生的影响

从成本-收益的净现值、内部收益率及明瑟收益率等几个指标出发，说明了投资研究生教育有利可图，并结合其他的理论分析和现实因素，得出了对研究生教育实行收费的结论，同时对如何收费提出了自己的建议。     

基于多重分形谱的神经网络建模及股价指数预测

基于多重分形理论,对上证指数进行实证研究,确认了多重分形谱参数与股价指数及股指收益率之间的统计关系,以此确定神经网络的输入、输出变量来构建以多重分形理论为依据的神经网络模型,并将其应用于股价指数的预测中.结果表明,该神经网络模型能够取得比较好的预测效果,预测的平均准确率达98.9%,而且该模型能够较好地模拟股市的短期走势,对防范和控制风险具有现实意义.     

基于小波聚类方法的股票收益率序列时间模式挖掘

时间模式挖掘是指在重构的相空间中搜索能表征和预测的事件的区域。针对股票收益率序列重构相空间，以累计收益和累计密度作为聚类指标，应用小波聚类算法对序列进行时间模式挖掘。实证结果表明，以时间模式预测事件为指导的投资策略能获得高于持有策略的收益；时间模式挖掘能有效识别事件点，事件序列与非事件序列存在显著差别。     

企业价值评估框架约束图简化分析法

提出把行业等环境因素视为企业生存土壤的果树理论;全面分析影响企业价值变动的行业、战略、企业管理层能力等关键因素,创立企业价值评估的框架约束图简化分析法;设计新增资本支出收益率指标对新增资本支出所带来的新增收益考察;强调管理层胜任能力、利率和通货膨胀对企业价值的影响;对具有综合反映能力的未来股东权益收益率指标加以预计,实现企业价值的简便快捷评估。     

上市公司违规信息披露处罚效果的研究

上市公司违规信息披露是公司不规范治理下违规成本-收益的预期结果，中国证监会、沪深交易所对违规信皮披露处罚并未威摄和阻止违规行为的收敛，笔者提出违规信息披露实际效果的问题，并利用SUR模型事件分析方法和统计资料对此进行实证分析。研究表明处罚没有足够威摄力，市场对处罚反应与处罚公开性和力度正相关，处罚总体上未增加违规信息披露成本，笔者对为提高中国证券市场效率和信息披露监管有效提供了基于实证研究的建议。     

考虑投资收益率随机变化的复合二项风险模型的破产概率

提出并讨论了含投资因素并且投资收益率为随机变量的复合二项风险模型，通过应用累进均值法则和Chebychew不等式，得到了模型的破产概率表达式。文章还对几类相关的复二项风险模型的调节系数及破产概率上界进行了比较。